Wydział Informatyki - Informatyka (N1)
Sylabus przedmiotu Automatyczne generowanie oprogramowania:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Automatyczne generowanie oprogramowania | ||
| Specjalność | Inżynieria oprogramowania | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Oprogramowania i Cyberbezpieczeństwa | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Marek Pałkowski <Marek.Palkowski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawowe umiejętności programistyczne z przedmiotów: Programowanie 1 i 2 |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z tematem automatycznego generowania oprogramowania. |
| C-2 | Przygotowanie studentów do samodzielnego wykorzystywania dostępnych narzędzi umożliwiających automatyczne generowanie oprogramowania. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | ChatGPT - Sprawozdanie z funkcjonalności chatGPT - Praktyczne ćwiczenia z wykorzystaniem chatGPT do generowaniaprostych fragmentów kodów (C++, SQL, Python) | 3 |
| T-L-2 | ChatSonic - Sprawozdanie z funkcjonalności ChatSonic - Praktyczne ćwiczenia z wykorzystaniem ChatSonic do generowania kodów(C++, SQL, Python) | 2 |
| T-L-3 | Google Bard - Sprawozdanie z funkcjonalności Google Bard - Praktyczne ćwiczenia z wykorzystaniem Google Bard do generowania kodów(C++, SQL, Python) | 3 |
| T-L-4 | Github Copilot - Praktyczne ćwiczenia do generowania kodu w Visual Code dla języków: C++, SQL, Python | 3 |
| T-L-5 | Codellama - instalacja i konfiguracja wtyczki - generacja kodów(C++, SQL, Python) | 3 |
| T-L-6 | llm-vscode - instalacja i konfiguracja wtyczki - generowanie kodów (C++, SQL, Python) | 2 |
| 16 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do automatycznego generowania oprogramowania | 1 |
| T-W-2 | ChatGPT | 2 |
| T-W-3 | ChatSonic | 1 |
| T-W-4 | Google Bard | 1 |
| T-W-5 | Github Copilot | 2 |
| T-W-6 | Modele sztucznej inteligencji do generowania kodu(codellama, llm-vscode) | 3 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 16 |
| A-L-2 | Praca własna | 34 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w wykładach | 10 |
| A-W-2 | Praca własna | 13 |
| A-W-3 | Konsultacje | 2 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykłady oparte na prezentacjach multimedialnych. |
| M-2 | Pokazy praktyczne - demonstracje użycia narzędzi programistycznych |
| M-3 | Ćwiczenia praktyczne z użyciem komputera. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Ocena zadań zrealizowanych w ramach laboratorium. |
| S-2 | Ocena formująca: Ocena zadań domowych |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Całościowa ocena umiejętności praktycznych zdobytych podczas ćwiczeń laboratoryjnych. |
| S-4 | Ocena podsumowująca: Sprawdzenie wiedzy teoretycznej dotyczącej automatycznego generowania oprogramowania. |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Itest_1A_D03.04_W01 Student zna oraz rozumie nowoczesne metody projektowania, analizowania, wytwarzania przy pomocy narzędzi wspomagających ten proces. Zna podstawowe narzędzia automatyzujące oraz zakres ich stosowalności. | I_1A_W03, I_1A_W04 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6 | M-1, M-2 | S-4 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Itest_1A_D03.04_U01 Student potrafi generować i analizować kod oraz testy dla tego kodu przy pomocy podstawowych narzedzi automatyzujących proces wytwarzania oprogramowania. Rozumie wygenerowany przy pomocy narzedzi kod i jest w stanie go modyfikować i uruchomić. | I_1A_U04, I_1A_U05, I_1A_U07 | — | — | C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6 | M-3 | S-1, S-2, S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_1A_D03.04_W01 Student zna oraz rozumie nowoczesne metody projektowania, analizowania, wytwarzania przy pomocy narzędzi wspomagających ten proces. Zna podstawowe narzędzia automatyzujące oraz zakres ich stosowalności. | 2,0 | |
| 3,0 | ma podstawową wiedzę o narzędziach do automatycznego generowania oprogramowania. | |
| 3,5 | ma wiedzę o narzędziu Github Copilot do automatycznego generowania oprogramowania | |
| 4,0 | ma wiedzę o przynajmniej dwóch chatbotach oraz o Github Copilot do automatycznego generowania oprogramowania | |
| 4,5 | ma wiedzę o narzędziach ChatGPT, ChatSonic, Google Bard, Github Copilot do automatycznego generowania oprogramowania | |
| 5,0 | ma wiedze o narzędziach ChatGPT, ChatSonic, Google Bard, Github Copilot oraz ma wiedzę o modelach sztucznej inteligencji do generowania oprogramowania(codellama, llm-vscode) |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_1A_D03.04_U01 Student potrafi generować i analizować kod oraz testy dla tego kodu przy pomocy podstawowych narzedzi automatyzujących proces wytwarzania oprogramowania. Rozumie wygenerowany przy pomocy narzedzi kod i jest w stanie go modyfikować i uruchomić. | 2,0 | |
| 3,0 | potrafi zintegrować i wykorzystać Github Copilot do automatycznego generowania kodu | |
| 3,5 | potrafi wszystko na ocenę 3,0 oraz potrafi zintegrować i wykorzystać narzędzie ChatGPT do automatycznego generowania kodu | |
| 4,0 | potrafi wszystko na ocenę 3,5 oraz potrafi zintegrować i wykorzystać narzędzie ChatSonic do automatycznego generowania kodu | |
| 4,5 | potrafi wszystko na ocenę 4,0 oraz potrafi zintegrować i wykrozystać narzędzie Google bard do automatycznego generowania kodu. | |
| 5,0 | potrafi wszystko na ocenę 4,5 oraz potrafi zintegrować i wykorzystać modele sztucznej inteligencji do automatycznego generowania oprogramowania.(codellama, llm-vscode) |
Literatura podstawowa
- Christoffer Noring, Anjali Jain, Marina Fernandez, Ayşe Mutlu, Ajit Jaokar, AI-Assisted Software Development with GitHub Copilot and ChatGPT: A guide to optimizing developer productivity in machine learning, data science, and app and low code development, Packt Publishing, ebooks Account, 2024, 1835086055
- Jason Dwight, Master Code Generation with LLMs (Python/JavaScript): Write 10x More Code with AI, Independently published, ebook, 2024, 979-8877886957